【摘 要】
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针对陶瓷原料的种类繁多、结构复杂、成分多样,而传统通过化学实验对陶瓷原料分类的方法精确度低、耗时耗力等问题,本文利用遗传算法优化的BP神经网络建立模型对陶瓷原料进行
【基金项目】
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国家自然科学基金(61202313,61662037)
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针对陶瓷原料的种类繁多、结构复杂、成分多样,而传统通过化学实验对陶瓷原料分类的方法精确度低、耗时耗力等问题,本文利用遗传算法优化的BP神经网络建立模型对陶瓷原料进行分类,通过对20组陶瓷原料样本数据进行学习和训练,然后与10组测试样本数据比.实验结果表明,遗传算法优化后的BP神经网络模型预测与实测值一致,精度较高,具有一定的实际应用价值.
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